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[bele]

Du formulierst Deine Frage sehr einseitig. Vielleicht wird Dein Modell ja wirklich besser, wenn Du noch den einen oder anderen quadratischen oder logarithmischen Term mit aufnimmst.
Ein wichtiger Schritt wäre eine gute Analyse der Residuen. Hast Du Dir die gut abgesehen?

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

dass mir damit mögliche nicht lineare Zusammenhänge zwischen den Variablen entgehen könnten.

Die entgehen Dir nicht zwangsläufig, weil es eine lineare Regression ist,
sondern wenn solche Zusammenhänge nicht von vornherein als möglich in
Betracht genommen und untersucht werden. Auch eine lineare Regression
y = b0 + b1*lg(x) ist linear (in den Parametern).

Variablen wie Unternehmensgröße würde ich allemal einer Prüfung
dahingehend unterziehen, ob die Beziehung zur abhängigen
Variable tatsächlich linear ist, falls es über einen breiten
Wertebereich geht (z.B. von 10 bis 10.000 Mitarbeitern).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Wie ich schon sagte, solltest Du die Residuen analysieren. Dazu gehört erst mal ein Plot mit dem vorhergesagten Wert auf der x-Achse und den dazugehörigen Residuen auf der y-Achse. Außerdem ist es nicht verkehrt, für jede der drei metrischen unabhängigen Variablen den jeweiligen Wert auf der x-Achse und die Residuen auf der y-Achse abzubilden. Diese vier Plots könntest Du irgendwo hochladen und hier zeigen.
Im Übrigen zeigt Deine Rückfrage erhebliche Defizite in Deinen Kenntnissen der Regressionsanalyse auf. Eine Residuenanalyse gehört immer dazu. Ohne altväterlich klingen zu wollen: Lies das Kapitel nochmal in einem guten Buch nach!

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

auf der X-Achse die unabhängigen Variablen (der Reihe nach Größe, Alter und Internationalisierungsgrad).

Größe ist hier aber doch eine ordinale Skala?

Die Beziehungen sehen nicht gerade eindeutig aus.

Wo sieht denn da was nichtlinear aus (jetzt mal Größe von vornherein außen vor gelassen)?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[PonderStibbons]

Das ist für sich genommen wohl kein Problem. Ich hatte nicht genau hingesehen und angenommen, Größe wäre eine 8stufige ordinale Variable.

[PonderStibbons]

Ich weiß nicht, was das für ein Index ist. Dass eine eventuell extrem weitgespannte Variable wie Unternehmensgröße möglicherweise logarithmiert werden sollte, hatte ich bereits erwähnt.

[bele]

Hi,

ich würde immer noch eine Prüfung der Residuen in die Entscheidung mit einbeziehen, aber darauf antwortest Du ja nicht. Du kannst den logarithmierten Größenindex verwenden und musst das dann nur bei der Interpretation Deiner Ergebnisse berücksichtigen. Du könntest auch sowohl den nicht-logarithmierten als auch den logarithmierten Größenindex in das Modell einbeziehen und schauen, ob das Modell eines von beiden bevorzugt, oder ein Modell mit nicht-logarithmiertem und eines mit logarithmierem Größenindex und schauen, ob eines von beiden besser zu den Daten passt.

LG,
Bernhard